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淺談機(jī)器視覺系統(tǒng)在印刷包裝中的應(yīng)用
福州印刷網(wǎng) 2009-1-4 11:13:10 來源：東祺網(wǎng)
1、自動印刷品質(zhì)量檢測
自動印刷品質(zhì)量檢測設(shè)備采用的檢測系統(tǒng)多是先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進(jìn)行對比。CCD線性傳感器將每一個像素的光量變化轉(zhuǎn)換成電子信號，對比之后只要發(fā)現(xiàn)被檢測圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像有不同之處，系統(tǒng)就認(rèn)為這個被檢測圖像為不合格品。印刷過程中產(chǎn)生的各種錯誤，對電腦來說只是標(biāo)準(zhǔn)圖像與被檢測圖像對比后的不同，如污跡、墨點色差等缺陷都包含在其中。
最早用于印刷品質(zhì)量檢測的是將標(biāo)準(zhǔn)影像與被檢測影像進(jìn)行灰度對比的技術(shù)，現(xiàn)在較先進(jìn)的技術(shù)是以RGB三原色為基礎(chǔ)進(jìn)行對比。全自動機(jī)器檢測與人眼檢測相比，區(qū)別在哪里?以人的目視為例，當(dāng)我們聚精會神地注視某印刷品時，如果印刷品的對比色比較強(qiáng)烈，則人眼可以發(fā)現(xiàn)的、最小的缺陷，是對比色明顯、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很難保持持續(xù)的、穩(wěn)定的視覺效果�？墒菗Q一種情況，如果是在同一色系的印刷品中尋找缺陷，尤其是在一淡色系中尋找質(zhì)量缺陷的話，人眼能夠發(fā)現(xiàn)的缺陷至少需要有20個灰度級差。而自動化的機(jī)器則能夠輕而易舉地發(fā)現(xiàn)0.10mm大小的缺陷，即使這種缺陷與標(biāo)準(zhǔn)圖像僅有一個灰度級的區(qū)別。
但是從實際使用上來說，即便是同樣的全色對比系統(tǒng)，其辨別色差的能力也不同。有些系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)輪廓部分及色差變化較大的缺陷，而有些系統(tǒng)則能識別極微小的缺陷。對于白卡紙和一些簡約風(fēng)格的印刷品來說，如日本的KENT煙標(biāo)、美國的萬寶路煙標(biāo)，簡單地檢測或許已經(jīng)足夠了，而國內(nèi)的多數(shù)印刷品，特別是各種標(biāo)簽，具有許多特點，帶有太多的閃光元素，如金、銀卡紙，燙印、壓凹凸或上光印刷品，這就要求質(zhì)量檢測設(shè)備必須具備足夠的發(fā)現(xiàn)極小灰度級差的能力，也許是5個灰度級差，也許是更嚴(yán)格的1個灰度級差。這一點對國內(nèi)標(biāo)簽市場是至關(guān)緊要的。
標(biāo)準(zhǔn)影像與被檢印刷品影像的對比精確是檢測設(shè)備的關(guān)鍵問題，通常情況下，檢測設(shè)備是通過鏡頭采集影像，在鏡頭范圍內(nèi)的中間部分，影像非常清晰，但邊緣部分的影像可能會產(chǎn)生虛影，而虛影部分的檢測結(jié)果會直接影響到整個檢測的準(zhǔn)確性。從這一點來說，如果僅僅是全幅區(qū)域的對比并不適合于某些精細(xì)印刷品。如果能夠?qū)⑺玫降膱D像再次細(xì)分，比如將影像分為1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，則檢測精度將大幅提高，同時因為避免了邊緣部分的虛影，從而使檢測的結(jié)果更加穩(wěn)定。
采用檢測設(shè)備進(jìn)行質(zhì)量檢測可提供檢測全過程的實時報告和詳盡、完善的分析報告�，F(xiàn)場操作者可以憑借全自動檢測設(shè)備的及時報警，根據(jù)實時分析報告，及時對工作中的問題進(jìn)行調(diào)整，或許減少的將不僅僅是一個百分點的廢品率，管理者可以依據(jù)檢測結(jié)果的分析報告，對生產(chǎn)過程進(jìn)行跟蹤，更有利于生產(chǎn)技術(shù)的管理。因為客戶所要求的，高質(zhì)量的檢測設(shè)備，不僅僅是停留在檢出印刷品的好與壞，還要求具備事后的分析能力。某些質(zhì)量檢測設(shè)備所能做的不僅可以提升成品的合格率，還能協(xié)助生產(chǎn)商改進(jìn)工藝流程，建立質(zhì)量管理體系，達(dá)到一個長期穩(wěn)定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
2、凹版印刷機(jī)位置控制及產(chǎn)品檢測
由設(shè)置在生產(chǎn)線上的攝像機(jī)連續(xù)攝取印制品的視頻圖像，攝像的速度在30 幀／s以下且可調(diào)。攝像機(jī)采集到的圖像，首先進(jìn)行量化，將模擬信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號，從中抽取一張有效代表鏡頭內(nèi)容的關(guān)鍵幀，并將其顯示在顯示器上。對于一幀圖像，可采用對靜止圖像的分析方法來處理，通過尺寸測量和多光譜分析可識別出視頻圖像上各色標(biāo)，得出色標(biāo)間距和色標(biāo)的顏色參數(shù)以及一些其他相關(guān)。由于各種因素影響，會出現(xiàn)各種各樣的噪聲，如高斯噪聲、椒鹽噪聲及隨機(jī)噪聲等。
噪聲給圖像處理帶來很多困難，它對圖像分割，特征提取，圖像識別，具有直接的影響，因此實時采集的圖像需進(jìn)行濾波處理。圖像濾波要求能去除圖像以外的噪聲，同時又要保持圖像的細(xì)節(jié)。當(dāng)噪聲為高斯噪聲時，最常使用的是線性濾波器，易于分析和實現(xiàn)；但線性濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果很差，傳統(tǒng)的中值濾波器能減少圖像中的椒鹽噪聲，但效果不算理想，即充分分散的噪聲被去掉，而彼此靠近的噪聲會被保留下來，所以當(dāng)椒鹽噪聲比較嚴(yán)重時，它的濾波效果明顯變壞。本系統(tǒng)改進(jìn)型中值濾波法。該方法首先求得噪聲圖像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后計算該中值與對應(yīng)的像素灰度值的差，再與閾值相比較以確定是否用求得的值代替該像素的灰度值。
圖像分割在該階段中檢測出各色標(biāo)并與背景分離，物體的邊緣是由灰度不連續(xù)性所反映的L邊緣種類可分為兩種，其一是階躍性邊緣，它兩邊的像素的灰度值有顯著不同；其二是屋頂狀邊緣，它位于灰度值從增加到減小的變化轉(zhuǎn)折點L對于階躍性邊緣，其二階方向?qū)?shù)在邊緣處呈零交叉，因而可用微分算子來做邊緣檢測算子。微分算子類邊緣檢測法類似于高空間域的高通濾波，有增加高頻分量的作用，這類算子對噪聲相當(dāng)敏感，對于階躍性邊緣，通�？捎玫乃阕佑刑荻人阕覵obel算子和Kirsh 算子。對于屋頂狀邊緣可用拉普拉斯變換和Kirsh算子。由于色標(biāo)為長方形，且相鄰邊緣灰度級相差較大，故采用邊緣檢測來分割圖像。這里采用Sobert邊緣子來進(jìn)行邊緣檢測，它是利用局部差分算子來尋找邊緣，能較好的將色標(biāo)分離出來。在實際的檢測過程中，采用彩色圖像邊緣檢測方法，選擇合適的彩色基(如強(qiáng)度、色度、飽和度等)來進(jìn)行檢測。根據(jù)印刷機(jī)的類型特點，即印刷機(jī)各色的顏色和版圖的特點，進(jìn)行多閾值處理，得到各色的二值圖。
將分割后的圖像進(jìn)行測量，通過測量值來識別物體，由于色標(biāo)為形狀規(guī)則的矩形，所以可對下述特征進(jìn)行提�。�(1) 由像素計算矩形面積，(2) 矩形度，(3) 色度(H ) 和飽和度(S )，然后根據(jù)各色標(biāo)的間隔的像素點數(shù)量得到色標(biāo)間的間距，與設(shè)定值比較，得到兩者的差值，共進(jìn)行m次測量，取平均差值，給數(shù)字交流伺服調(diào)節(jié)部分提供相應(yīng)的調(diào)節(jié)信號。以調(diào)節(jié)色輥的相對位置，從而消除或減少印刷錯位。在特征提取時，對圖像進(jìn)行多光譜圖像分析，可以定量地表示色標(biāo)，如彩色數(shù)圖像中像素的顏色，采用HIS格式得到各色標(biāo)顏色信息的兩個參數(shù)：色度和飽和度，以此來檢測油墨的質(zhì)量。對各色二值圖再進(jìn)行統(tǒng)計計算或與標(biāo)準(zhǔn)圖形進(jìn)行樣板匹配，測量印刷過程中墨屑等參數(shù)。
本文關(guān)鍵詞：淺談機(jī)器|視覺系統(tǒng)|印刷包裝
本文標(biāo)題：淺談機(jī)器視覺系統(tǒng)在印刷包裝中的應(yīng)用
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